En este caso, la plataforma BeDataScience ha permitido:
Para entender y personalizar la relación mejorando los ratios de negocio, se han utilizado los modelos predictivos y sistemas de gestión de recomendaciones y ofertas comerciales de BeDataScience.
Se han identificado los momentos de contacto de clientes y las principales operaciones realizadas para entender los hitos de consumo y establecer el estándar de vida útil de los clientes. A su vez, se han creado las métricas necesarias para la generación de los indicadores de Life Time Value y seguimiento de negocio, y se ha aplicado el cálculo del Lifetime Value (LTV) y asignación del Valor del Cliente (alto, medio, bajo) para los distintos productos y tipo de tienda.
Utilizando los motores de Reglas de la plataforma de BeDataScience, se ha implementado una sistemática que permite la generación de 10 tipos de recomendaciones para el negocio en función del motivo de contacto, momento del ciclo de vida, tipo de tienda y LTV. Por último, se han generado Informes de Seguimiento de la Actividad y de la Oferta.
